Test
Test¶
import pandas as pd
import seaborn as sns
import plotly.express as px
cities = pd.read_json('https://www.visimarsrutai.lt/services-ext/api/municipalities')
for city in cities:
File "/tmp/ipykernel_2138/3447593251.py", line 3
for city in cities:
^
IndentationError: expected an indented block after 'for' statement on line 3
from urllib.request import urlopen
import json
with urlopen('https://raw.githubusercontent.com/plotly/datasets/master/geojson-counties-fips.json') as response:
counties = json.load(response)
import pandas as pd
df = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/plotly/datasets/master/fips-unemp-16.csv",
dtype={"fips": str})
import plotly.express as px
fig = px.choropleth_mapbox(df, geojson=counties, locations='fips', color='unemp',
color_continuous_scale="Viridis",
range_color=(0, 12),
mapbox_style="carto-positron",
zoom=3, center = {"lat": 37.0902, "lon": -95.7129},
opacity=0.5,
labels={'unemp':'unemployment rate'}
)
fig.update_layout(margin={"r":0,"t":0,"l":0,"b":0})
fig.show()
import plotly.express as px
df = px.data.election()
geojson = px.data.election_geojson()
fig = px.choropleth_mapbox(df, geojson=geojson, color="winner",
locations="district", featureidkey="properties.district",
center={"lat": 45.5517, "lon": -73.7073},
mapbox_style="carto-positron", zoom=9)
fig.update_layout(margin={"r":0,"t":0,"l":0,"b":0})
fig.show()
import pandas as pd
import plotly.express as px
#import dataset
df = pd.read_csv('https://covid.ourworldindata.org/data/owid-covid-data.csv')
#select entries with the continent as asia
df = df[df['date'] == '2021-02-04']
df = df[df.continent == 'Asia']
display(df)
with urlopen('https://raw.githubusercontent.com/plotly/datasets/master/geojson-counties-fips.json') as response:
counties = json.load(response)
#plot
fig = px.choropleth(df, geojson=counties, locations="iso_code",
color="new_cases",
hover_name="location",
featureidkey="properties.district",
title = "Daily new COVID cases",
color_continuous_scale=px.colors.sequential.PuRd,
)
fig["layout"].pop("updatemenus")
fig.show()
| iso_code | continent | location | date | total_cases | new_cases | new_cases_smoothed | total_deaths | new_deaths | new_deaths_smoothed | ... | female_smokers | male_smokers | handwashing_facilities | hospital_beds_per_thousand | life_expectancy | human_development_index | excess_mortality_cumulative_absolute | excess_mortality_cumulative | excess_mortality | excess_mortality_cumulative_per_million | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 346 | AFG | Asia | Afghanistan | 2021-02-04 | 55231.0 | 57.0 | 48.571 | 2407.0 | 1.0 | 1.429 | ... | NaN | NaN | 37.746 | 0.50 | 64.83 | 0.511 | NaN | NaN | NaN | NaN |
| 6782 | ARM | Asia | Armenia | 2021-02-04 | 167568.0 | 147.0 | 128.429 | 3107.0 | 11.0 | 5.714 | ... | 1.5 | 52.1 | 94.043 | 4.20 | 75.09 | 0.776 | NaN | NaN | NaN | NaN |
| 10409 | AZE | Asia | Azerbaijan | 2021-02-04 | 230769.0 | 152.0 | 139.429 | 3148.0 | 3.0 | 5.000 | ... | 0.3 | 42.5 | 83.241 | 4.70 | 73.00 | 0.756 | NaN | NaN | NaN | NaN |
| 11824 | BHR | Asia | Bahrain | 2021-02-04 | 105496.0 | 704.0 | 570.429 | 377.0 | 1.0 | 0.714 | ... | 5.8 | 37.6 | NaN | 2.00 | 77.29 | 0.852 | NaN | NaN | NaN | NaN |
| 12534 | BGD | Asia | Bangladesh | 2021-02-04 | 537030.0 | 485.0 | 439.571 | 8175.0 | 13.0 | 12.571 | ... | 1.0 | 44.7 | 34.808 | 0.80 | 72.59 | 0.632 | NaN | NaN | NaN | NaN |
| 17470 | BTN | Asia | Bhutan | 2021-02-04 | 859.0 | 0.0 | 0.286 | 1.0 | 0.0 | 0.000 | ... | NaN | NaN | 79.807 | 1.70 | 71.78 | 0.654 | NaN | NaN | NaN | NaN |
| 22348 | BRN | Asia | Brunei | 2021-02-04 | 180.0 | 0.0 | 0.000 | 3.0 | 0.0 | 0.000 | ... | 2.0 | 30.9 | NaN | 2.70 | 75.86 | 0.838 | NaN | NaN | NaN | NaN |
| 25184 | KHM | Asia | Cambodia | 2021-02-04 | 470.0 | 3.0 | 1.000 | NaN | NaN | NaN | ... | 2.0 | 33.7 | 66.229 | 0.80 | 69.82 | 0.594 | NaN | NaN | NaN | NaN |
| 30893 | CHN | Asia | China | 2021-02-04 | 89669.0 | 20.0 | 41.571 | 4636.0 | 0.0 | 0.000 | ... | 1.9 | 48.4 | NaN | 4.34 | 76.91 | 0.761 | NaN | NaN | NaN | NaN |
| 55295 | GEO | Asia | Georgia | 2021-02-04 | 260480.0 | 583.0 | 599.000 | 3240.0 | 19.0 | 16.143 | ... | 5.3 | 55.5 | NaN | 2.60 | 73.77 | 0.812 | NaN | NaN | NaN | NaN |
| 65647 | HKG | Asia | Hong Kong | 2021-02-04 | 10552.0 | 22.0 | 33.000 | 186.0 | 1.0 | 1.286 | ... | NaN | NaN | NaN | NaN | 84.86 | 0.949 | NaN | NaN | NaN | NaN |
| 67814 | IND | Asia | India | 2021-02-04 | 10802591.0 | 12408.0 | 11791.857 | 154823.0 | 120.0 | 116.143 | ... | 1.9 | 20.6 | 59.550 | 0.53 | 69.66 | 0.645 | NaN | NaN | NaN | NaN |
| 68525 | IDN | Asia | Indonesia | 2021-02-04 | 1123105.0 | 11434.0 | 12158.857 | 31001.0 | 231.0 | 238.571 | ... | 2.8 | 76.1 | 64.204 | 1.04 | 71.72 | 0.718 | NaN | NaN | NaN | NaN |
| 69983 | IRN | Asia | Iran | 2021-02-04 | 1445326.0 | 7040.0 | 6640.714 | 58256.0 | 67.0 | 74.286 | ... | 0.8 | 21.1 | NaN | 1.50 | 76.68 | 0.783 | NaN | NaN | NaN | NaN |
| 70701 | IRQ | Asia | Iraq | 2021-02-04 | 624222.0 | 1150.0 | 1002.857 | 13091.0 | 12.0 | 9.571 | ... | NaN | NaN | 94.576 | 1.40 | 70.60 | 0.674 | NaN | NaN | NaN | NaN |
| 72829 | ISR | Asia | Israel | 2021-02-04 | 675618.0 | 6744.0 | 6674.714 | 5001.0 | 53.0 | 47.429 | ... | 15.4 | 35.4 | NaN | 2.99 | 82.97 | 0.919 | NaN | NaN | NaN | NaN |
| 75024 | JPN | Asia | Japan | 2021-02-04 | 400069.0 | 2578.0 | 2697.429 | 6176.0 | 104.0 | 96.429 | ... | 11.2 | 33.7 | NaN | 13.05 | 84.63 | 0.919 | NaN | NaN | NaN | NaN |
| 76064 | JOR | Asia | Jordan | 2021-02-04 | 331768.0 | 1294.0 | 1085.571 | 4354.0 | 10.0 | 12.143 | ... | NaN | NaN | NaN | 1.40 | 74.53 | 0.729 | NaN | NaN | NaN | NaN |
| 76764 | KAZ | Asia | Kazakhstan | 2021-02-04 | 240983.0 | 1257.0 | 1323.857 | 3126.0 | 0.0 | 13.000 | ... | 7.0 | 43.1 | 98.999 | 6.70 | 73.60 | 0.825 | NaN | NaN | NaN | NaN |
| 79157 | KWT | Asia | Kuwait | 2021-02-04 | 168250.0 | 840.0 | 685.714 | 962.0 | 1.0 | 0.571 | ... | 2.7 | 37.0 | NaN | 2.00 | 75.49 | 0.806 | NaN | NaN | NaN | NaN |
| 79852 | KGZ | Asia | Kyrgyzstan | 2021-02-04 | 84920.0 | 88.0 | 88.143 | 1420.0 | 2.0 | 1.714 | ... | 3.6 | 50.5 | 89.220 | 4.50 | 71.45 | 0.697 | NaN | NaN | NaN | NaN |
| 80541 | LAO | Asia | Laos | 2021-02-04 | 45.0 | 0.0 | 0.143 | NaN | NaN | NaN | ... | 7.3 | 51.2 | 49.839 | 1.50 | 67.92 | 0.613 | NaN | NaN | NaN | NaN |
| 81978 | LBN | Asia | Lebanon | 2021-02-04 | 312269.0 | 3107.0 | 2730.286 | 3397.0 | 82.0 | 110.857 | ... | 26.9 | 40.7 | NaN | 2.90 | 78.93 | 0.744 | NaN | NaN | NaN | NaN |
| 88383 | MAC | Asia | Macao | 2021-02-04 | 47.0 | 0.0 | 0.000 | NaN | NaN | NaN | ... | NaN | NaN | NaN | NaN | 84.24 | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN |
| 90509 | MYS | Asia | Malaysia | 2021-02-04 | 231483.0 | 4571.0 | 4753.571 | 826.0 | 17.0 | 15.571 | ... | 1.0 | 42.4 | NaN | 1.90 | 76.16 | 0.810 | NaN | NaN | NaN | NaN |
| 91214 | MDV | Asia | Maldives | 2021-02-04 | 16410.0 | 134.0 | 130.571 | 54.0 | 1.0 | 0.429 | ... | 2.1 | 55.0 | 95.803 | NaN | 78.92 | 0.740 | NaN | NaN | NaN | NaN |
| 97754 | MNG | Asia | Mongolia | 2021-02-04 | 1890.0 | 31.0 | 28.286 | 2.0 | 0.0 | 0.000 | ... | 5.5 | 46.5 | 71.180 | 7.00 | 69.87 | 0.737 | NaN | NaN | NaN | NaN |
| 101257 | MMR | Asia | Myanmar | 2021-02-04 | 141104.0 | 177.0 | 278.857 | 3163.0 | 3.0 | 8.571 | ... | 6.3 | 35.2 | 79.287 | 0.90 | 67.13 | 0.583 | NaN | NaN | NaN | NaN |
| 102990 | NPL | Asia | Nepal | 2021-02-04 | 271602.0 | 171.0 | 144.857 | 2033.0 | 2.0 | 1.857 | ... | 9.5 | 37.8 | 47.782 | 0.30 | 70.78 | 0.602 | NaN | NaN | NaN | NaN |
| 109117 | OWID_CYN | Asia | Northern Cyprus | 2021-02-04 | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | ... | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN |
| 111224 | OMN | Asia | Oman | 2021-02-04 | 135041.0 | 185.0 | 187.571 | 1532.0 | 0.0 | 0.714 | ... | 0.5 | 15.6 | 97.400 | 1.60 | 77.86 | 0.813 | NaN | NaN | NaN | NaN |
| 111941 | PAK | Asia | Pakistan | 2021-02-04 | 551842.0 | 1302.0 | 1544.429 | 11886.0 | 53.0 | 46.571 | ... | 2.8 | 36.7 | 59.607 | 0.60 | 67.27 | 0.557 | NaN | NaN | NaN | NaN |
| 112822 | PSE | Asia | Palestine | 2021-02-04 | 161087.0 | 661.0 | 499.143 | 1865.0 | 8.0 | 7.571 | ... | NaN | NaN | NaN | NaN | 74.05 | 0.708 | NaN | NaN | NaN | NaN |
| 116440 | PHL | Asia | Philippines | 2021-02-04 | 531699.0 | 1581.0 | 1732.000 | 10997.0 | 55.0 | 63.571 | ... | 7.8 | 40.8 | 78.463 | 1.00 | 71.23 | 0.718 | NaN | NaN | NaN | NaN |
| 118659 | QAT | Asia | Qatar | 2021-02-04 | 152898.0 | 407.0 | 374.000 | 249.0 | 0.0 | 0.143 | ... | 0.8 | 26.9 | NaN | 1.20 | 80.23 | 0.848 | NaN | NaN | NaN | NaN |
| 126651 | SAU | Asia | Saudi Arabia | 2021-02-04 | 369248.0 | 303.0 | 281.714 | 6389.0 | 3.0 | 3.286 | ... | 1.8 | 25.4 | NaN | 2.70 | 75.13 | 0.854 | NaN | NaN | NaN | NaN |
| 130211 | SGP | Asia | Singapore | 2021-02-04 | 59624.0 | 22.0 | 28.429 | 29.0 | 0.0 | 0.000 | ... | 5.2 | 28.3 | NaN | 2.40 | 83.62 | 0.938 | NaN | NaN | NaN | NaN |
| 135315 | KOR | Asia | South Korea | 2021-02-04 | 80131.0 | 369.0 | 390.857 | 1459.0 | 11.0 | 8.571 | ... | 6.2 | 40.9 | NaN | 12.27 | 83.03 | 0.916 | NaN | NaN | NaN | NaN |
| 137479 | LKA | Asia | Sri Lanka | 2021-02-04 | 67115.0 | 706.0 | 789.857 | 339.0 | 7.0 | 6.000 | ... | 0.3 | 27.0 | NaN | 3.60 | 76.98 | 0.782 | NaN | NaN | NaN | NaN |
| 141027 | SYR | Asia | Syria | 2021-02-04 | 14267.0 | 65.0 | 54.571 | 938.0 | 5.0 | 4.571 | ... | NaN | NaN | 70.598 | 1.50 | 72.70 | 0.567 | NaN | NaN | NaN | NaN |
| 141784 | TWN | Asia | Taiwan | 2021-02-04 | 919.0 | 2.0 | 3.429 | 9.0 | 1.0 | 0.286 | ... | NaN | NaN | NaN | NaN | 80.46 | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN |
| 142435 | TJK | Asia | Tajikistan | 2021-02-04 | 13714.0 | 0.0 | 0.000 | 91.0 | 0.0 | 0.000 | ... | NaN | NaN | 72.704 | 4.80 | 71.10 | 0.668 | NaN | NaN | NaN | NaN |
| 143901 | THA | Asia | Thailand | 2021-02-04 | 22058.0 | 809.0 | 833.857 | 79.0 | 0.0 | 0.429 | ... | 1.9 | 38.8 | 90.670 | 2.10 | 77.15 | 0.777 | NaN | NaN | NaN | NaN |
| 144592 | TLS | Asia | Timor | 2021-02-04 | 80.0 | 3.0 | 1.714 | NaN | NaN | NaN | ... | 6.3 | 78.1 | 28.178 | 5.90 | 69.50 | 0.606 | NaN | NaN | NaN | NaN |
| 147822 | TUR | Asia | Turkey | 2021-02-04 | 2508988.0 | 7909.0 | 7410.000 | 26467.0 | 113.0 | 123.143 | ... | 14.1 | 41.1 | NaN | 2.81 | 77.69 | 0.820 | NaN | NaN | NaN | NaN |
| 151015 | ARE | Asia | United Arab Emirates | 2021-02-04 | 316875.0 | 3249.0 | 3403.286 | 888.0 | 10.0 | 9.857 | ... | 1.2 | 37.4 | NaN | 1.20 | 77.97 | 0.890 | NaN | NaN | NaN | NaN |
| 154657 | UZB | Asia | Uzbekistan | 2021-02-04 | 78916.0 | 57.0 | 51.429 | 621.0 | 0.0 | 0.000 | ... | 1.3 | 24.7 | NaN | 4.00 | 71.72 | 0.720 | NaN | NaN | NaN | NaN |
| 157271 | VNM | Asia | Vietnam | 2021-02-04 | 1957.0 | 9.0 | 43.714 | 35.0 | 0.0 | 0.000 | ... | 1.0 | 45.9 | 85.847 | 2.60 | 75.40 | 0.704 | NaN | NaN | NaN | NaN |
| 159174 | YEM | Asia | Yemen | 2021-02-04 | 2122.0 | 0.0 | 0.286 | 615.0 | 0.0 | 0.000 | ... | 7.6 | 29.2 | 49.542 | 0.70 | 66.12 | 0.470 | NaN | NaN | NaN | NaN |
49 rows × 67 columns
---------------------------------------------------------------------------
JSONDecodeError Traceback (most recent call last)
/var/folders/xn/22j1lv3156v72t9_vtdcvn8r0000gn/T/ipykernel_9038/2139765566.py in <module>
11 display(df)
12 with urlopen('http://ccksp.gnf.tf/sites/default/files/ne_110m_admin_0_countries_geojson.csv') as response:
---> 13 counties = json.load(response)
14
15 #plot
/opt/homebrew/anaconda3/lib/python3.9/json/__init__.py in load(fp, cls, object_hook, parse_float, parse_int, parse_constant, object_pairs_hook, **kw)
291 kwarg; otherwise ``JSONDecoder`` is used.
292 """
--> 293 return loads(fp.read(),
294 cls=cls, object_hook=object_hook,
295 parse_float=parse_float, parse_int=parse_int,
/opt/homebrew/anaconda3/lib/python3.9/json/__init__.py in loads(s, cls, object_hook, parse_float, parse_int, parse_constant, object_pairs_hook, **kw)
344 parse_int is None and parse_float is None and
345 parse_constant is None and object_pairs_hook is None and not kw):
--> 346 return _default_decoder.decode(s)
347 if cls is None:
348 cls = JSONDecoder
/opt/homebrew/anaconda3/lib/python3.9/json/decoder.py in decode(self, s, _w)
335
336 """
--> 337 obj, end = self.raw_decode(s, idx=_w(s, 0).end())
338 end = _w(s, end).end()
339 if end != len(s):
/opt/homebrew/anaconda3/lib/python3.9/json/decoder.py in raw_decode(self, s, idx)
353 obj, end = self.scan_once(s, idx)
354 except StopIteration as err:
--> 355 raise JSONDecodeError("Expecting value", s, err.value) from None
356 return obj, end
JSONDecodeError: Expecting value: line 1 column 1 (char 0)